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DE L'EMERGENCE AU HIT


Qu'est-ce qu'Amadeus ?

Nous sommes data analyst dans une jeune maison de disque, l’objectif du projet est de découvrir le segments du marché le plus profitable et d’y detecter les artistes émergents sur lesquels investir. Pour atteindre cet objectif, nous souhaitons développer un outil de machine learning qui permettrait de prédire la popularité d’une chanson.



Par où commencer ?

Choisir la bonne plateforme - Trouver les données nécessaires à notre analyse.




Spotify

205

millions d'abonnés

489

millions d'utilisateurs actifs dans le monde

10,9

milliards de dollars de chiffres d'affaires

183

pays et territoires




Deezer

9,3

millions d'abonnés

250

millions d'utilisateurs actifs dans le monde

317,2

milliards de dollars de chiffres d'affaires

3

pays et territoires






Etudes des genres les plus populaires

Nous positionner sur le marché pertinent.



Evolution des genres musicaux de 1999 à 2019 au niveau mondial

  • Recrudesence de la Pop et de la Hip Hop

  • Responsive image


    Etudes des genres musicaux en entonnoir :


    Recherche des genres les plus populaires par stream

  • Dominance de la Pop et du Rap. Un style entre les deux se démarque la Pop Rap



  • Recherche des genres les plus populaires par followers

  • Dans la recherche par followers, un sous-genre se démarque à nouveau : la Pop Rap


  • Miser sur le bon artiste

    Déterminer l'artiste émergent en Pop Rap.




    Qu'est-ce qu'un artiste émergent ?

  • Etre un artiste avec moins de 10 000 followers
  • Avoir une présence importance dans la milieu de la musique, traduit par le score de popularité Spotify



  • Notre métrique : le ratio de Popularity par le nombre de followers

  • Plus le ratio est bas (proche de zéro), plus le nombre de followers est à même d'expliquer le score de Popularity
  • Plus le ratio est élevé (éloigné de zéro), plus la marge de progression sur la plateforme est forte



  • Zoom sur les caractéristiques des tops artistes en Pop Rap, et leur ratio Popularity/Followers

  • La marge de progression semble fortement restreinte pour ces tops artistes au regard de ce ratio.



  • Zoom sur les caractéristiques des artistes émergeants en Pop Rap, et leur ratio Popularity/Followers

  • Le ratio est fortement plus élevé (≈ 300 fois plus élevé). La marge de progression est nettement plus réaliste.


  • Notre choix s'est porté sur un artiste : Gomey.

  • Gomey dispose d'un score de popularité (65) plus élevé que les deux autres artistes présentés.
  • Gomey dispose d'une base de followers suffisant pour rationnaliser les coûts de communication initiaux.


  • Responsive image




    Analyse et prédiction

    (Is it still Kind of Magic ?)

    Analyser les features Spotify pour optimiser sa popularité.



    Caractéristiques d'une track sur Spotify

  • Spotify détermine différentes caractéristiques pour une chanson, ce qui lui permet de faire des recommandations à ses utilisateurs.

  • Danceability

    Acousticness

    Energy

    Instrumentalness

    Liveness

    Loudness

    Speechiness

    Tempo

    Valence

    Key

    Mode

    Time Signature



    Evolution des features dans le temps (1920 à 2020)

  • Demande croissante pour des musiques énergiques et dansantes.
  • Ces données sont-elles pourtant dénuées de pertinence et à rejeter ?

  • Ces données nous donne une idées des standards musicaux attendus.
  • placeholder for bar char genre by followers

    Ces données sont-elles pourtant dénuées de pertinence et à rejeter ?

  • Ces données nous donne une idées des standards musicaux attendus.

  • Caractéristiques des tracks les plus populaires sur Spotify


    Caractéristiques des tracks les plus impopulaires


    Caractéristiques des tracks Pop Rap


    Comparaison de ces caractéristiques

  • Nous pouvons observer que les caractéristiques des tracks Pop Rap, qu'elles obtiennent un bon ou mauvais score de Popularité Spotify, sont plus proches des Hits que des Flops

  • Conclusion

    Analyser les features Spotify pour optimiser sa popularité.

  • Notre méthodologie 'data driven' nous a permis de prendre d'une décision sur un artiste émergent
  • Notre modèle a été moins performant que prévu par manque de données
  • Nous avons besoin d'élements extrinsèques à nos données:
  • placeholder for bar char genre by followers


    Ouverture

    Analyser les features Spotify pour optimiser sa popularité.

  • Le clustering des genres en fonction de leurs caractéristiques.
  • La perception du public par une analyse des sentiments sur les réseaux sociaux de nos artistes.